Hashmap是java里面一种类字典式数据结构类，能达到O(1)级别的查询复杂度，那么到底是什么保证了这一特性呢，这个就要从hashmap的底层存储结构说起，下来看一张图： 上面就是hashmap的底层存储示意图...通过上面的描述，我们可以知道，根据键值找到哈希桶的位置时间复杂度为O(1)，使用的就是数组的高效查询。但是仅仅有这个是无法满足整个hashmap查询时间复杂度为O(1)的。...个，这样当定位到某个哈希桶时，在该哈希桶继续查找也可以在O(1)时间内完成，下面看一种极端情况，所有的数据都在同一个桶里面（这种情况只在所有键值hash值相同的情况下，这种情况下查询的时间复杂度为O(lgn...)，比如下面给出的一个类，所有我们在设置hashmap的键值时需要特别注意），在hashmap的文档里面有这么一段描述，每个哈希桶中元素数量是成泊松分布的， listSize = (exp(-0.5)...通过上面的统计来看，hashmap的键值正常（不同对象的hash值不同的情况），哈希桶数量超过8个概率低于千万分之一，所以我们通常认为hashmap的查询时间复杂度为O(1) PS: 1、哈希冲突百分百的类
Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)？ 想要回答这个问题，就必须要了解 Hash 表的数据结构原理，以及先从数组说起。...比如要查询下标为 2的元素，可以计算出这个数据在内存中的位置是 1008，从而对这个位置的数据 241 进行快速读写访问，时间复杂度为 O(1)。...但在数组中插入、删除一个数据，就会改变数组连续内存空间的大小，需要重新分配内存空间，要复杂得多。Hash 表 前面提过，对数组中的数据进行快速访问必须要通过数组的下标，时间复杂度为 O(1)。...如图所示： 因为有 Hash 冲突的存在，所以“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)？”...但是作为一个面试题，“Hash 表的时间复杂度为什么是 O(1)”是没有问题的。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1)，O(n)，O(logn)，O(nlogn)这些复杂度，看到这里就会有个疑惑，这个O(N)到底代表什么呢？带着好奇开始今天文章。...首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。...其作用： 时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量； 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间； 时间和空间都是计算机资源的重要体现，而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少；...256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标。
由于固定长度的hash数组，所以空间复杂度与待排序数组数据规模n没有关系，也就是说空间复杂度为O(1)。...hash[MAXN]; template void Sort(T arr[],int n){ fill(hash,hash+MAXN,false); //时间复杂度为O(...i=0;i<MAXN;++i){ if(hash[i] == true){ arr[k++] = i; } } 总的时间复杂度为O(n+MAXN),即O(n) } void show...}; int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); show(arr,n); return 0; } 尝试测试一个这样的排序算法性能 1.待排序元素值不能出现重复...2.对于一个几乎有序的待排序数组数组，其时间复杂任然为O(n)。
相信提到斐波那契数列，大家都不陌生，这个是在我们学习 C/C++ 的过程中必然会接触到的一个问题，而作为一个经典的求解模型，我们怎么能少的了去研究这个模型呢？...如此高的时间复杂度，我们定然是不会满意的，该算法有巨大的改进空间。我们是否可以在某种意义下对这个递归过程进行改进，来优化这个时间复杂度。...此时在空间上，我们由 \(O(1)\) 变成了 \(O(4)\)，由于申请的空间数量仍为常数个，我们可以近似的认为空间效率仍为 \(O(1)\)。...我们使用矩阵快速幂的方法来达到 \(O(log(n))\) 的复杂度。...利用这个新的递归公式，我们计算斐波那契数列的复杂度也为 \(O(log(n))\)，并且实现起来比矩阵的方法简单一些： 时间复杂度：\(O(log(n))\) 空间复杂度：\(O(1)\) int
13 修改节点9的指针指向，将其指向节点13，就完成了节点10的删除 image-20220209222408426 通过这种方式，我们的确删除了给定的节点，但是需要从头开始遍历链表寻找节点，时间复杂度是...覆盖节点，实现删除 接下来，我们换一种思路，既然最耗时的地方是遍历寻找节点，那么我们就不遍历了，充分利用题目所给条件来进一步思考。...如果其下一个节点之后还有节点，那我们只需要获取那个节点，将其指针指向获取到的节点即可，如下图所示： image-20220210213628642 通过上述思路我们在O(1)的时间内删除了给定节点，...时间复杂度分析：对于n-1个非尾节点而言，我们可以在O(1)的时间内利用节点覆盖法实现删除，但是对于尾节点而言，我们仍然需要按序遍历来删除节点，时间复杂度是O(n)。...那么，总的时间复杂度就为：[(n-1) * O(1) + O(n)] / n，最终结果还是 O(1)，符合题目要求。
自己简单实现后，再次跟常见的归并排序比较，发现空间复杂度更低。所以记录本文用于比较两种算法的实现方式。...经典实现方式：空间复杂度O(n)这里不再赘述，贴一篇牛客网写的比较详细的帖子：https://www.nowcoder.com/discuss/968849?...-1660059896728复杂度分析：时间复杂度 NlogN空间复杂度 O(N)我的实现思路 重点是merge函数。...merge函数的作用是合并两个已经排序的数组。我这里的大致思路是，将其中一个数组作为基，把另外一个数组的每一个元素都插入到这个基里面去。...，所以空间复杂度为O(1)
译文出自：登链翻译计划[1] 译者：Tiny 熊[2] 本系列文章有： Solidity 优化 - 控制 gas 成本[3] Solidity 优化 - 编写 O(1) 复杂度的可迭代映射[4] Solidity...读者应该对 Solidity 中的编码以及 EVM 的总体工作方式有所了解。 译者注：O(1) 复杂度: 表示即便数量增加，gas 成本也会保持一样。...简单的解决方案 1：使用 mapping(address => bool) 我们使用映射来存储每个学生的存在。如果映射到给定地址的值是 true，则表示该地址是我们的学生之一。...更好的是，我们也可以使用此解决方案遍历整个集合。 ? 链表方案性能分析 最终性能分析。如你所见，无论学生人数多少，都需要增加和减少成本 O(1) 复杂度 gas ！...结论 在本文中，我们探索了可迭代映射的实现，该数据结构不仅支持**O(1)**复杂度的添加，删除和查找，类似于传统的映射，而且还支持集合迭代。我们进行了性能分析以确认假设，并得出了可行的最终实现！
一直以来只是知道HashMap是线程不安全的，但是到底HashMap为什么线程不安全，多线程并发的时候在什么情况下可能出现问题？...HashMap底层是一个Entry数组，当发生hash冲突的时候，hashmap是采用链表的方式来解决的，在对应的数组位置存放链表的头结点。对链表而言，新加入的节点会从头结点加入。...javadoc中关于hashmap的一段描述如下： 此实现不是同步的。如果多个线程同时访问一个哈希映射，而其中至少一个线程从结构上修改了该映射，则它必须 保持外部同步。...（结构上的修改是指添加或删除一个或多个映射关系的任何操作；仅改变与实例已经包含的键关联的值不是结构上的修改。）这一般通过对自然封装该映射的对象进行同步操作来完成。...最好在创建时完成这一操作，以防止对映射进行意外的非同步访问，如下所示： ? 1、 ? 在hashmap做put操作的时候会调用到以上的方法。
前言 为什么说 HashMap 是线程不安全的，下面，一起学习一下吧。...先上一张解释线程安全的图 图中 Main 方法中有三个线程，三个线程共享 num 变量，故 num 变量是 static 修饰的，使用 static 修饰后，由于没有进行原子操作导致，线程 1 在判断完...num 大小后，时间片被分配到线程 2 ，线程 2 执行完毕后时间片会到线程 1 ，这个时候线程 1 就输出了错误的 num，这是一个很经典的线程安全问题。...再举一个复杂点的例子，HashMap，所有人知道 HashMap 是线程不安全的，但是恐怕没几个人到底为什么不安全，更没多少人能证明不安全。...，相对来讲是比较简单清晰易于理解的。
（在多线程下使用非线程安全的HashMap，单线程根本不会出现） HashMap是采用链表解决Hash冲突，因为是链表结构，那么就很容易形成闭合的链路，这样在循环的时候只要有线程对这个HashMap进行...最上面的是old hash 表，其中的Hash表的size=2, 所以key = 3, 7, 5，在mod 2以后都冲突在table[1]这里了。...接下来的三个步骤是Hash表 resize成4，然后所有的 重新rehash的过程。 并发下的Rehash（多线程） 1）假设我们有两个线程。 ...于是我们有下面的这个样子： 注意，因为Thread1的 e 指向了key(3)，而next指向了key(7)，其在线程二rehash后，指向了线程二重组后的链表。我们可以看到链表的顺序被反转后。...这里介绍了在多线程下为什么HashMap会出现死循环，不过在真实的生产环境下，不会使用线程不安全的HashMap的。
所谓的加载因子，也叫扩容因子或者负载因子，它是用来进行扩容判断的。...假设加载因子是0.5，HashMap初始化容量是16，当HashMap中有16 * 0.5=8个元素时，HashMap就会进行扩容操作。...而HashMap中加载因子为0.75，是考虑到了性能和容量的平衡。由加载因子的定义，可以知道它的取值范围是(0, 1]。...因为HashMap的容量（size属性，构造函数中的initialCapacity变量）有一个要求：它一定是2的幂。所以加载因子选择了0.75就可以保证它与容量的乘积为整数。...简单来说就是结合了存储和时间的考虑，每次扩容都会重新计算 Hash 值的。https://www.ossez.com/t/java-hashmap-0-75/14225
所谓的加载因子，也叫扩容因子或者负载因子，它是用来进行扩容判断的。...假设加载因子是0.5，HashMap初始化容量是16，当HashMap中有16 * 0.5=8个元素时，HashMap就会进行扩容操作。...而HashMap中加载因子为0.75，是考虑到了性能和容量的平衡。 由加载因子的定义，可以知道它的取值范围是(0, 1]。...因为HashMap的容量（size属性，构造函数中的initialCapacity变量）有一个要求：它一定是2的幂。所以加载因子选择了0.75就可以保证它与容量的乘积为整数。...简单来说就是结合了存储和时间的考虑，每次扩容都会重新计算 Hash 值的。 https://www.ossez.com/t/java-hashmap-0-75/14225
前言 NSArray 获取指定 元素 的位置 或者 判断是否存在指定的 元素 的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。...当我们需要频繁进行该操作时，可能会存在较大的性能问题。 该问题背后的原因很简单。官方文档明确指出 NSArray 从第 0 位开始依次判断是否相等，所以判断次数是 n （n 等于数组长度） ?...image 本文会介绍一个特别的方案，通过将数组转为字典，我们可以将时间复杂度降低到 O(1) 级别。...： 字典的 键 是数组存储的 元素 该设计方式可以保证后续通过 objectForKey: 判断是否存在指定的 元素 字典的 值 是 数组的 索引值 该规则保证字典可以恢复为数组 // 将数组转为字典...image 通过测试日志，我们可以发现该方案可以成功将时间复杂度降低到 O(1) 级别
HashMap通过哈希算法得出哈希值之后，将键值对放入哪个索引的方法 static int indexFor(int h, int length) { // assert Integer.bitCount...(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2"; return h & (length-1); } 假设 HashMap...的容量为16转化成二进制为10000，length-1得出的二进制为01111 哈希值为1111 ?...可以得出索引的位置为15 ---- 假设 HashMap的容量为15转化成二进制为1111，length-1得出的二进制为1110 哈希值为1111和1110 ?...那么两个索引的位置都是14，就会造成分布不均匀了，增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率，造成空间的浪费。 总结： 因为2的幂-1都是11111结尾的，所以碰撞几率小。
给定链表的头指针和一个结点指针，在O(1)时间删除该结点。...(ListNode* pListHead, ListNode* pToBeDeleted); 这是一道广为流传的Google面试题，考察我们对链表的操作和时间复杂度的了解，咋一看这道题还想不出什么较好的解法...一般单链表删除某个节点，需要知道删除节点的前一个节点，则需要O(n)的遍历时间，显然常规思路是不行的。...在仔细看题目，换一种思路，既然不能在O(1)得到删除节点的前一个元素，但我们可以轻松得到后一个元素，这样，我们何不把后一个元素赋值给待删除节点，这样也就相当于是删除了当前元素。...其实我们分析一下，仍然是满足题目要求的，如果删除节点为前面的n-1个节点，则时间复杂度为O(1)，只有删除节点为最后一个时，时间复杂度才为O(n)，所以平均的时间复杂度为：（O(1) * (n-1) +
这些延迟队列其实就是一个用最小堆实现的优先级队列，因此，插入一个任务的时间复杂度是O(logN),取出一个任务执行后调整堆的时间也是O(logN)。...但是对于kafka这样一个高吞吐量的系统来说，O(logN)的速度还不够，为了追求更快的速度，kafka的设计者使用了Timing Wheel的数据结构，让任务的插入时间复杂度达到了O(1)。...一开始，第一层的时间轮所能表示时间范围是0~20Ms之间，假设现在出现一个任务的延迟时间是200Ms，那么kafka会再创建一层时间轮，我们称之为第二层时间轮。...= null) overflowWheel.advanceClock(currentTime) } } 总结 相比于常用的DelayQueue的时间复杂度O(logN)，TimingWheel...的数据结构在插入任务时只要O(1),获取到达任务的时间复杂度也远低于O(logN)。
前言 我们都知道HashMap是线程不安全的，在多线程环境中不建议使用，但是其线程不安全主要体现在什么地方呢，本文将对该问题进行解密。...1、jdk1.7中的HashMap 在jdk1.8中对HashMap做了很多优化，这里先分析在jdk1.7中的问题，相信大家都知道在jdk1.7多线程环境下HashMap容易出现死循环，这里我们先用代码来模拟出现死循环的情况...在多运行几次该代码后，出现如下死循环情形： [1240] 其中有几次还会出现数组越界的情况： [1240] 这里我们着重分析为什么会出现死循环的情况，通过jps和jstack命名查看死循环情况，结果如下...，这里我们看jdk1.8中HashMap的put操作源码： final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,...总结 首先HashMap是线程不安全的，其主要体现： 1.在jdk1.7中，在多线程环境下，扩容时会造成环形链或数据丢失。 2.在jdk1.8中，在多线程环境下，会发生数据覆盖的情况。
直接的编码实现上述过程是相当耗时的，其时间复杂度为O(σs2) ，因此严重的限制住了该算法的推广和实际使用。...下面我们重点描述下该过程。 二、推导 1、一些基础理论和常识。 ...β)所对应的图像数据（浮点类型）； （4）：利用O(1)高斯模糊算法对上述四个图像数据进行标准差为σs的高斯模糊并累计。 ...我们观察到，在对值域高斯核函数进行计算时，使用的是f(y)-f(x),而不是f(y),通常情况下，一副图像的f(y)中所有值的最大值可能为255，但是某个区域内的f(y)-f(x)在全图中的值却不一定为...幸好，在很久以前，关于指定半径内的最大值算法就已经有了O(1)的快速算法， 其执行时间一般要小于进行一次本例中这种循环的时间。所以这个改进是值得的。
本文将探讨为什么Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75。背景在了解加载因子的作用之前，我们先来看一下HashMap的内部实现。...当元素个数达到容量乘以加载因子时，HashMap会自动进行扩容操作，以保持HashMap的性能。为什么加载因子是0.75？...加载因子的选择是一个权衡的结果，它既要保证HashMap的性能又要节约内存空间。为什么Java中的HashMap的加载因子被设置为0.75呢？...当加载因子较低时，哈希表的每个存储位置上的键值对较少，哈希碰撞的概率就相对较低。这样可以提高HashMap的性能，减少查找、插入和删除操作的时间复杂度。节约内存空间较高的加载因子可以节约内存空间。...如果单词已存在于HashMap中，则将其出现次数加1；否则，将其添加到HashMap中，并将出现次数初始化为1。最后，我们遍历HashMap，打印每个单词及其出现次数。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
